10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.026
基于多核字典学习的软件缺陷预测
提出一种多核字典学习方法,用以对软件模块是否存在缺陷进行预测.用于软件缺陷预测的历史数据具有结构复杂、类不平衡的特点,用多个核函数构成的合成核将这些数据映射到一个高维特征空间,通过对多核字典基的选择,得到一个类别平衡的多核字典,用以对新的软件模块进行分类和预测,并判定其中是否存在缺陷.在NASAMDP数据集上的实验表明,与其他软件缺陷预测方法相比,多核字典学习方法能够针对软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,较好地解决软件缺陷预测问题.
软件缺陷预测、多核学习、字典学习、类不平衡
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
131-134,168